همانطور که در مورد بسیاری از فناوری‌های قبل از آن اتفاق افتاده است، هوش مصنوعی (AI) به عنوان نوآوری بزرگ بعدی که شرکت‌ها باید از آن استفاده کنند مورد استقبال قرار می‌گیرد. از قضا، فناوری زیربنایی چندین دهه است که وجود داشته است، اما با آخرین تکرارها، تبلیغات به اوج خود رسیده است و از واقعیت پیاده سازی در سراسر سازمان پیشی گرفته است. با این حال، از آنجایی که تیم‌های فناوری اطلاعات برای سوار شدن به قطار فناوری اطلاعات با فشار فزاینده‌ای مواجه می‌شوند، باید این شور و شوق را با واقعیت نهایی متعادل کنند. پیاده‌سازی‌های مختلف به سطوح مختلفی از سرمایه‌گذاری نیاز دارند، به این معنی که باید بازده متفاوتی را نیز به همراه داشته باشند – اغلب در یک جدول زمانی متفاوت.
توانایی ارائه محصولات موفق هوش مصنوعی به عوامل متعددی بستگی دارد: استراتژی های خاص، برنامه ریزی و اجرای انتخاب شده توسط رهبران کسب و کار. در دسترس بودن منابع ماهر؛ متناسب با نقشه راه محصول؛ پذیرش ریسک سازمانی؛ و مدیریت زمان در برابر بازگشت سرمایه مورد انتظار (ROI).
ایجاد تعادل بین این عوامل یک چالش است، اما پیروی از این سه مرحله می تواند سازمان ها را در مسیر AI ROI نگه دارد.
فناوری را درک کنید
بسیاری از شرکت‌ها با این باور که عقب هستند، وارد معرکه هوش مصنوعی می‌شوند، اما به طور کامل نمی‌دانند چرا، چگونه یا حتی چیست. در نتیجه، اولین وظیفه آنها تمایز بین طعم های مختلف هوش مصنوعی است، که با هوش مصنوعی دقیق در مقابل هوش مصنوعی مولد شروع می شود.
استفاده از هوش مصنوعی دقیق است یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مدل هایی برای بهبود نتایج این شرکت ها را قادر می سازد تا فرآیندهای تصمیم گیری را خودکار کنند، کارایی ایجاد کنند و بازگشت سرمایه را افزایش دهند. هوش مصنوعی دقیق به یک فناوری کارآمد برای شرکت‌ها تبدیل شده است که همچنان شاهد پذیرش قابل توجهی است و روز به روز به جریان اصلی تبدیل می‌شود.
هوش مصنوعی مولد (GenAI) جدید است و از زمانی که OpenAI ChatGPT را در اواخر سال 2022 منتشر کرد، به شهرت رسید. متشکل از مدل‌های زبان بزرگ پایه (LLM) که با میلیاردها پارامتر برای تولید متن معنایی جدید آموزش داده شده است، GenAI فرصت‌های قابل توجهی را برای تأثیر تجاری و کارایی عملیاتی ارائه می‌کند. در اوایل چرخه حیات پذیرش است.
یکی از موانع مهم استاندارد کیفیت داده است که برای برنامه های GenAI افزایش یافته است زیرا مجموعه داده های با کیفیت پایین می توانند شفافیت و مسائل اخلاقی را معرفی کنند.
قابلیت اطمینان داده ها با طراحی و پیاده سازی گردش کار آغاز می شود. ایجاد خطوط لوله برای انجام؛ انتزاع از طریق API ها؛ سرپرستی و دموکراتیک کردن؛ و پردازش انواع داده های مختلف به جای نسل قبلی الزامات کیفیت داده که شامل 4V ها (حجم، سرعت، صحت و تنوع) بود، هوش مصنوعی به الزامات جدیدی نیاز دارد که شامل 4P می شود: پیش بینی، بهره وری، دقت و شخصیت در مقیاس.
پیش بینی: الگوریتم‌های هوش مصنوعی به استفاده از تجزیه و تحلیل آماری برای یافتن الگوها در داده‌ها و شناسایی رفتارها برای پیش‌بینی و پیش‌بینی رویدادهای آینده با همبستگی داده‌های تاریخی در حالت استراحت و جریان داده‌ها برای تصمیم‌گیری در زمان واقعی اجازه می‌دهند.
بهره وری: هوش مصنوعی اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار را قادر می‌سازد، که کارایی عملیاتی و بهره‌وری شرکت را افزایش می‌دهد، وظایف تکراری را کاهش می‌دهد و زمان کارکنان را برای کار بر روی وظایف استراتژیک‌تر آزاد می‌کند.
دقت: این متریک نتایج مدل را به گونه‌ای اندازه‌گیری می‌کند که مدل‌های یادگیری ماشین می‌توانند دقتی بین محدوده قابل قبول تعیین‌شده توسط موارد استفاده ایجاد کنند. دقت نیز به عنوان تعداد مثبت های واقعی تقسیم بر تعداد کل پیش بینی های مثبت محاسبه می شود.
پرسونا در مقیاس: این به فرآیند استفاده از داده های قابل اعتماد مانند تاریخچه خرید مشتری، اقدامات در محل، تجزیه و تحلیل احساسات مشتریان برای محصولات خاص و پاسخ های نظرسنجی اشاره دارد. این تجربیات فردی را در میان جمعیت‌شناسی ارائه می‌دهد.
علاوه بر کیفیت داده‌ها، شرکت‌ها باید فاکتورهای متعدد دیگری را در هنگام ارزیابی آمادگی هوش مصنوعی خود در نظر بگیرند: حاکمیت، همسویی با انطباق، سرمایه‌گذاری‌های ابری، استعدادها، مدل‌های عملیات تجاری جدید، مدیریت ریسک و تعهد رهبری.
سازمان ها باید با ایجاد یک چشم انداز هوش مصنوعی که با اهداف و اهداف استراتژیک آنها مطابقت دارد شروع کنند. خرید از C-suite بسیار مهم است، زیرا استقرار هوش مصنوعی به سرمایه گذاری اولیه قابل توجهی نیاز دارد. CIO باید مسیر ROI را به کل C-suite به وضوح بیان کند – آزمونی واقعی برای CIO در ارتقای IT از یک عملکرد توانمند به یک عملکرد استراتژیک.
در مرحله بعد، سازمان باید افراد، فرآیندها و فناوری را همسو کند. هوش مصنوعی به مهارت‌ها و گواهی‌های جدیدی مانند مدل‌های یادگیری عمیق و یادگیری ماشینی نیاز دارد، زیرا سازمان‌ها به طور سنتی هوش مصنوعی را در جریان کار انسانی ادغام می‌کنند. با این حال، GenAI پویایی را معکوس می‌کند، اما بیشتر بهترین شیوه‌ها و دستورالعمل‌های استفاده مسئولانه همچنان شامل یک جزء «انسان در حلقه» برای حفظ استانداردها و ارزش‌های اخلاقی است.
استقرار هوش مصنوعی همچنین نیازمند فرآیندهای تجاری جدید برای حاکمیت و تضمین کیفیت داده است که دانشمندان داده را که مسئول ارائه مدل‌های جدید هوش مصنوعی هستند قادر می‌سازد تا مشکلات پیچیده تجاری را حل کنند.
همانطور که محصولات جدید هوش مصنوعی برای تولید طراحی، توسعه و تولید می شوند، شرکت ها نیز باید مراقب آخرین سیاست های نظارتی صنعت هوش مصنوعی باشند. قانون هوش مصنوعی اروپا بهترین شیوه ها را برای استفاده از هوش مصنوعی ایجاد کرده است– و عواقب عدم پیروی از آن سیاست ها. در نتیجه، شرکت‌ها تیم‌هایی را برای ایجاد، ارزیابی و به‌روزرسانی تلاش‌ها پیرامون مقررات هوش مصنوعی ساخته‌اند.
با توجه به اینکه شرکت ها به طور فزاینده ای داده محور می شوند، آنها باید استراتژی های اساسی را برای محافظت از دارایی های داده ای توسعه دهند که آنها را قادر می سازد بهترین بینش را از طریق پلت فرم های اتوماسیون فرآیند تحلیل ارائه دهند. از آنجا، آنها می‌توانند فناوری‌های هوش مصنوعی و پلت‌فرم‌های جدیدی را انتخاب کنند که برایشان منطقی‌تر است.
مورد تجاری را تعریف کنید
در نهایت، بازده واقعی سرمایه گذاری در هوش مصنوعی مستلزم فروش سود به مشتریان است، به این معنی که آمادگی هوش مصنوعی نیازمند یک ذهنیت تجاری جدید است زیرا این فناوری باعث ایجاد تحول برای شرکت ها در سراسر صنایع می شود.
توسعه موفق محصول هوش مصنوعی مستلزم درک دقیق سفرهای مشتری خاص صنعت و همسو کردن راه حل های هوش مصنوعی با اهداف تجاری است. مشتری مداری نقش کلیدی در توسعه مدل های عملیاتی جدید دارد و از فناوری های مدرن برای افزایش کارایی استفاده می شود.
به عنوان مثال، مشتریانی که به دنبال موفقیت های کوچک در بلوغ هوش مصنوعی هستند، می توانند برای توسعه محصولات و راه حل های جدید به دارایی های نرم افزاری و زیرساخت های ابری خود اعتماد کنند. این باعث می شود که رضایت کارکنان بیشتر شود و تمرکز آنها بر فراتر از انتظارات مشتری حفظ شود.
گفتنی است، هسته اصلی سازمان باید بر کوتاه کردن زمان ورود به بازار و بهبود مدیریت فرآیند جدید برای کوتاه کردن چرخه عمر توسعه محصول و افزایش کارایی ارائه محصولات جدید تمرکز کند. به عنوان مثال، یک پلت فرم تجزیه و تحلیل داده‌های تقویت‌شده توزیع‌شده برای خودکارسازی جذب، مدیریت، دموکراتیزه‌سازی، پردازش و تجزیه و تحلیل در زمان واقعی استفاده می‌شود که همگی بهره‌وری و بازگشت سرمایه را افزایش می‌دهند.
پتانسیل کامل AI ROI را باز کنید
هوش مصنوعی در هسته خود مخفف الگوریتم های پیشرفته، کیفیت داده، قدرت محاسباتی، زیرساخت به عنوان کد، حاکمیت، هوش مصنوعی مسئول با رعایت اصول اخلاقی برای محافظت از حریم خصوصی و محرمانه بودن داده ها. ملزومات آمادگی برنامه‌های هوش مصنوعی و چالش‌های مدیریت داده نیازمند چارچوب‌های مبتنی بر داده‌ها، افراد، فرآیند، اخلاق استراتژی و پلت‌فرم‌های فناوری است.
همزمان، مکینزی گزارش می دهد که 65 درصد از شرکت ها از فناوری های هوش مصنوعی استفاده می کنند– نسبت به سال گذشته دو برابر شده است. این شتاب را نشان می دهد، اما استقرار هنوز هم به آرامی از کنجکاوی به موارد استفاده واقعی تجاری در مقیاس در حال حرکت است. GenAI در حال ارائه پیشرفت های جدید است و سازمان ها را قادر می سازد از قابلیت های جدید از طریق توسعه LLM های معنایی و چندوجهی بهره ببرند. طیف کاملی از قابلیت‌های هوش مصنوعی را دموکراتیک می‌کند و آنها را قادر می‌سازد تا جریان‌های درآمد جدیدی تولید کنند.
با استراتژی مناسب، تعهد رهبری و سرمایه گذاری در موارد استفاده صحیح، کسب و کارها می توانند ارزش قابل توجهی به دست آورند و رشد متحول کننده را از طریق هوش مصنوعی پیش ببرند.
